論文の概要: Unsupervised 3D Human Pose Representation with Viewpoint and Pose Disentanglement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.07053v2
• Date: Tue, 2 Nov 2021 03:23:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 15:01:56.605701
• Title: Unsupervised 3D Human Pose Representation with Viewpoint and Pose Disentanglement
• Title（参考訳）: 視点とポーズの絡み合いを考慮した教師なし3次元ポーズ表現
• Authors: Qiang Nie, Ziwei Liu, Yunhui Liu
• Abstract要約: 優れた3次元ポーズ表現を学習することは、人間のポーズ関連タスクにとって重要である。 本稿では,3次元ポーズ表現を学習するために,新しいシームズ・デノナイズドオートエンコーダを提案する。 提案手法は,2つの本質的に異なるタスクに対して,最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.853412753242615
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning a good 3D human pose representation is important for human pose related tasks, e.g. human 3D pose estimation and action recognition. Within all these problems, preserving the intrinsic pose information and adapting to view variations are two critical issues. In this work, we propose a novel Siamese denoising autoencoder to learn a 3D pose representation by disentangling the pose-dependent and view-dependent feature from the human skeleton data, in a fully unsupervised manner. These two disentangled features are utilized together as the representation of the 3D pose. To consider both the kinematic and geometric dependencies, a sequential bidirectional recursive network (SeBiReNet) is further proposed to model the human skeleton data. Extensive experiments demonstrate that the learned representation 1) preserves the intrinsic information of human pose, 2) shows good transferability across datasets and tasks. Notably, our approach achieves state-of-the-art performance on two inherently different tasks: pose denoising and unsupervised action recognition. Code and models are available at: \url{https://github.com/NIEQiang001/unsupervised-human-pose.git}
• Abstract（参考訳）: 優れた3Dポーズ表現を学ぶことは、人間のポーズ関連タスク、例えば人間の3Dポーズ推定やアクション認識にとって重要である。 これらすべての問題の中で、本質的なポーズ情報を保持し、ビューのバリエーションに適応することは2つの重要な問題である。 本研究では,人間の骨格データからポーズ依存的およびビュー依存的特徴を完全に教師なしの方法で抽出し,3次元ポーズ表現を学習する新規なシアーム・デノージング・オートエンコーダを提案する。 これら2つの歪んだ特徴を3Dポーズの表現として併用する。 キネマティックおよび幾何学的依存性を考慮するために、ヒト骨格データをモデル化するためにシーケンシャル双方向再帰ネットワーク(sebirenet)が提案されている。 広範な実験は 学習された表現が 1)人間のポーズの固有情報を保存する。 2) データセットとタスク間の良好な転送性を示す。 特に,提案手法は,2つの本質的に異なるタスク – 行動認知と教師なし行動認識 – に対して,最先端のパフォーマンスを実現する。 コードとモデルは: \url{https://github.com/NIEQiang001/unsupervised- Human-pose.git}

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